原文地址Count Bayesie 这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记，原文对 KL散度 的概念诠释得非常清晰易懂，建议阅读 KL散度( KL divergence) 全称：Kullback-Leibler Divergence 用途：比较两个概率分布的接...
WGAN论文指出，原始GAN以JS、KL散度作为损失容易导致生成器梯度消失，他们提出了一种新的损失函数——Wasserstein 距离，很大程度上解决了GAN训练难的问题。 原始GAN的损失函数的缺陷 当两个分布之间重叠很小，或者说，两个分布的概率密度同时大于0的区域在整个分布的占比几乎为0时（无穷小，但还不是0），随着分布之间的靠拢，用于衡量分布...
JS散度相似度衡量指标。 https://blog.csdn.net/wateryouyo/article/details/52831115 https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/80614422?utm_source=copy KL散度、JS散度和交叉熵 三者都是用来衡量两个概率分布之间的...
转自：http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html 一、第一种理解 相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 K...